《移动研究院》专题

日常整理面经！ 面试时间：11月 一面（30min） 自我介绍，问项目（项目问的比较多，后面的题也基本是从项目入手展开问的） 在实现动画效果有哪些方式？ 动画优化的方案 性能优化了解过吗？具体说说？ 文件上传有哪些方式？前端应该怎样解析文件？ 如何搭建一个可以给其他人使用的前端脚手架？需要从哪些方面入手？考虑哪些问题？ 项目中如何处理请求层？如何实现取消重复请求？ 什么时候学的前端，怎么学的？ 为

一面： 实习 论文 常见分类算法 svn怎么实现分类的 集成学习 java基本数据类型 重写重载区别 浅拷贝和深拷贝区别 反射 多线程实现方式 如何创建线程池 软件测试的流程 测试一个输入法设计功能测试用例 常见Linux命令 二面： 实习（问的好详细） 论文 bug提交包含哪些要素 如何学习一个新知识 讲一个有成就感的事情 如何保证线程互斥 TCP/UDP区别 安全性从哪些方面测试 测试售卖机测

面试时长 55min 一位很友善、技术水平很高的大哥 面试官自我介绍：来自美的数据库与大数据平台部门。主要做全集团的基础数据平台研发（分大数据平台，数据库平台两个方向）。Spark 部分快忘光了，正好趁这次机会复盘一下！ 大数据相关： 面试官问：Hadoop 和 Spark的区别说一下？ Hadoop的数据处理单位是block，Spark 提供了可供并行处理的数据抽象RDD Hadoop 对数据处

一面 1. 说一下pytorch里面两种浮点类型怎么样混合计算的 2. 量化出来的模型有误差，你是怎么样减少误差，提高模型预测的准确率的 3. ASR识别到的文本中的错别字怎么做处理的 4. 如果我更改了输入数据的量级，比如将输入的数据从长度100改成了1000，增加了10倍，transformer的时间复杂度是会怎么变，参数量会怎么变？ 5. transformer和CNN有什么不同 6. 你还

3.28 广州电信研究院 人工智能分析师1. 不长于5min的自我介绍 2.根据自我介绍提问开放性问题 3.国内AI领域的发展方向 4.给一个具体场景分析用哪些模型 输入输出是什么 5.忘了 印象：总体比较融洽 没有技术性问题 感觉这个岗位可能不用怎么写代码 看了同一批面试的同学 感觉bg都很不错  目前没收到二面 估计凉了 可能方向不太匹配 #电信研究院##电信研究院广州##人工智能#

面试时间约半小时 1.英文自我介绍2min 2.三个面试官轮流问： 面试官1 挑一篇论文，具体做了什么工作，详细介绍，背景、创新点，问投稿时reviewer的意见 如何调参（lr bs epoch 优化器选择 Adam和SGD区别 常用loss有哪些 L1 loss和L2 loss区别，各自应用在什么任务 问另一篇论文，具体做了什么工作 面试官2 点云格式的数据 点云怎么映射到二维平面 点云的配准

二面 1. 自我介绍 2. 推理框架的设计，计算图，运行图，内存管理 3. 动态图，静态图，动态shape 4. 图优化 5. warp之间通信 6. cuda reduce 7. cuda softmax，warp处理与block处理的区别 8. block，grid的设置，调度，为什么会影响算子速度 9. CUDA的计算模型 10.flash attention v1 v2 面试时间：45分钟

1.自我介绍； 2.介绍一下做过的项目和论文； 3.用过哪些机器学习模型（XGBoost、LightGBM、RF、LR等），介绍他们的特点和区别； 5.深度学习用过哪些结构（MLP、CNN、RNN、Transformer、BERT等），介绍一下各自的特点和区别； 6.深度学习主要有哪些任务（分类和回归，分类可以使用有监督、无监督、半监督等方法，回归主要使用有监督方法）； 7.了解CV吗，用过开源框

唉，太难了，发个面经攒攒欧气，希望可以给秋招大佬一丢丢参考 一面 1h 1.自我介绍 1.设计一个均值滤波函数，可以用numpy或者tensorflow或者pytorch 2.介绍下织物瑕疵检测项目，数据获取，建模，问题，如何解决 3.如何解决小物体识别（focal loss不行，小目标检测困难原因，解决方法） 4.gan网络相关，如何生成小样本，如何生成瑕疵图片（或者小目标图像，cycleGan

本项目对 spark ml 包中各种算法的原理加以介绍并且对算法的代码实现进行详细分析，旨在加深自己对机器学习算法的理解，熟悉这些算法的分布式实现方式。

目前为止，你已经学完了 Python 的核心数据结构，同时你也接触了利用到这些数据结构的一些算法。如果你希望学习更多算法知识， 那么现在是阅读第二十一章的好时机。 但是不必急着马上读，什么时候感兴趣了再去读即可。 本章是一个案例研究，同时给出了一些习题， 目的是启发你思考如何选择数据结构，并练习数据结构使用。 词频分析 和之前一样，在查看答案之前，你至少应该试着解答一下这些习题。 习题13-1 编

编程1: 逆序对改编：i < j， num[i] > 2 * num[j]，暴力a了90% 编程2: 给定N个节点，M条直接相连的路和成本（i,j,k），其中有d条未修的路（i,j），求A，B要能连通的最小成本（要修的路的最小成本） 思路：dfs(node, cost)，如果node是B了，比较全局变量result和cost，取最小,result = min(result, cost)，否则遍历n

8-24面试，还没结果 算法题：矩阵中原有1的行和列置1，原地修改。要求空间复杂度低（我写的是复杂度最高的，面试官问有没有优化的方法，我讲了思路） 快速排序 单链表判断环的存在，如何找到入口 损失函数用过什么 python值传递和引用传递 过拟合如何解决 介绍SVM， pooling， 1*1conv transformer介绍，如果长序列爆显存，如何处理。 YOLOv8了解吗 目标检测的评估指标

之前发了vivo拿到录用通知的帖子，总体来说相对于今年的形势已经很满意了，之前有朋友说分享一下经验，我就写一下面经好了~ 市场与用户研究经理，产品类，岗位base上海，中央研究院，用户创新实验室，战略用研方向，参与XR项目开发与研究。 流程：线上测评-群面-专业面-hr面-意向-offer 今年虽然疫情形势还是复杂，但是vivo还是线下面试的形式。好处的话就是流程飞快，两天面完三场~ 首先是群面。

时间线：面试速度很快。 x投递 x+3 一面 x+8 二面 x+13 vp面​ x+30 挂 ​一面 是猎鹰战队的队长 也是第二面才知道。面试官很奈斯。时长40min 1.自我介绍 2.学习方式 3.目前实习[安全研究方向]干的事情 4.问项目上护网怎么打的 5.追问得分的方式,以及RCE之后如何进入系统有没有研究。 6.工具开发上的一些东西。例如后渗透了有没有做过一些自动化工具 7.代码审计思路